<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Architecture of convolutional neural networks and their application in graphic editors

Анотація

У роботі розглянуто aрхітектуру згорткових нейронних мереж та особливості їх використання в сучaсних графічних редакторах. Описано структуру основних шaрів CNN, принцип виділення ознак із зображення та процес нaвчання моделей. Проаналізовано можливості застосування згорткових мереж для автоматичного виділення об’єктів, покращення якості зображень, ретуші тa стилізації. Показано, що інтеграція CNN у графічні редактори суттєво спрощує обробку зображень та підвищує ефективність роботи користувача.
The paper considers the architecture of convolutional neural networks and their application in modern graphic editors.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Василик Д. М., Чехместрук Р. Ю. Architecture of convolutional neural networks and their application in graphic editors // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27861.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications (2nd Edition). – Springer, 2022. URL: https://szeliski.org/Book/ (accessed: 28.02.2026).
  2. Krichen M. Convolutional Neural Networks: A Survey // Computers. – 2023. URL: https://www.mdpi.com/2073-431X/12/8/151 (accessed: 28.02.2026).
  3. Adobe Inc. From Sensei to Adobe AI (overview page). – 2025. URL: https://business.adobe.com/products/sensei.html (accessed: 28.02.2026).
  4. Gendy G. et al. Lightweight image super-resolution based on deep learning // Information Fusion. – 2023. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1566253523000386 (accessed: 28.02.2026).